Resumen: En este md resumo el análisis de interacciones de Facebook e Instagram de diversos usuarios de interactuando durante el proceso constituyente de Chile.

Parte I: datos de Facebook.

Observaciones:

  • Clase de datos: tibble
  • Irregulars Times en formato Ano-mes-dia hora:minutos:sesgundos
  • Constants parameters:
  • Page: usuarios de Facebook y Post por dia.

Principales variables

Total of comments, shares, post interactions. \[ \text{Number of reactions: Number of Wow + Haha + thanksful,loves + sad + angry.} \]

Proposal Exploratory analysis:

  1. Uni/MUltivariate summary of:
  1. Total of comments,
  2. Shares,
  3. Post interactions.
  4. Number of reactions.

2 Summary by User’s Facebook.
3 Summary of % distributed in Total reactions.

# Primera cargo de modulos
library(readxl)
library(dplyr)
library(infer)
library(ggplot2)
library(robustbase)

A continuacion, presentamos el grafico de boxplot del tipo robusto de los numeros de comentarios, reacciones y veces que un mensaje fue compartido.

setwd("/cloud/project/Bases datos/Proyecto: Fundacion Multitudes")
post_bf <- read_xlsx("TopPosts_[FB]RRSSConstituyentes.xlsx", skip=9)
adjbox(post_bf$`Number of Comments (total)`,
        post_bf$`Number of Reactions`,
        post_bf$`Number of Shares`,
        names = c("NComments",
                  "NReactions",
                  "NShares"),
       col= c(rgb(1,0,0,0.5), rgb(0,0,1,0.5), rgb(0,1,0,0.6)),
       horizontal = TRUE,
       main="Number of comments, reactions and shares")
## The default of 'doScale' is FALSE now for stability;
##   set options(mc_doScale_quiet=TRUE) to suppress this (once per session) message
legend("topright", legend=c("Comments","Reactions", "Shares"), 
       col=c(rgb(1,0,0,0.5), rgb(0,0,1,0.5), rgb(0,1,0,0.6)),
       pt.cex= 2, pch=15, cex = 0.75  )

En los tres casos observamos una asimetría a la derecha, es decir, la mayoría de las observaciones tienen valores bajos, pero eventualmente, valores muy grandes en periodos acotados de tiempo. Destacan los grandes valores del número de reacciones.

A seguir presentamos estos mismos datos en un histograma.

setwd("/cloud/project/Bases datos/Proyecto: Fundacion Multitudes")

intervalos <- seq(0, 1300,  by=25)

hist(post_bf$`Number of Reactions`, col= rgb(1,0,0,0.5),
     main='Number of comments, reactions and shares',
     xlab='Counts', xlim = c(0,200), ylim=c(0,600),
     breaks = intervalos)
hist(post_bf$`Number of Comments (total)`,
     col= rgb(0,0,1,0.5), breaks = intervalos, add=TRUE)
hist(post_bf$`Number of Shares`, col= rgb(0,1,0,0.6),
     breaks = intervalos, add=TRUE)

legend("topright", legend=c("Comments","Reactions", "Shares"), 
       col=c(rgb(1,0,0,0.5), rgb(0,0,1,0.5), rgb(0,1,0,0.6)),
       pt.cex=2, pch=15 )

Observamos que comentarios, reacciones and comparitod tienen colas pesadas y valores extremos.

library(plotly)
library(GGally)
library(gridExtra)

Presentamos los gráficos de dispersión de las combinaciones por par.

# Correlation Matrix
p <- ggpairs(post_bf[c(10,18,22)], title="correlogram with ggpairs()") 
ggplotly(p)
## Warning: Can only have one: highlight

## Warning: Can only have one: highlight

Observamos una fuerte asociación (\(r=0.813\)) entre el número de comentarios y el número de veces que se compartió un posteo.

# Total by users
sums <- post_bf %>%
        group_by(Page) %>%
  summarise(Comments = sum(`Number of Comments (total)`),
            Reactions = sum(`Number of Reactions`),
            Shares = sum(`Number of Shares`))
grid.arrange( tableGrob(sums) )

total.sum <- post_bf %>%
  summarise( Reactions = sum(`Number of Reactions`) )
  
total.sum <- as.numeric(total.sum)
parcial.sum <- post_bf %>%
  summarise( Wow = sum(`Number of Wow`),
             Haha = sum(`Number of Haha`),
             Thank = sum(`Number of Thankful`),
             Love = sum(`Number of Love`),
             Sad = sum(`Number of Sad`),
             Angry = sum(`Number of Angry`))

parcial.sum <- round( (parcial.sum/total.sum)*100, 3)
parcial.sum
##     Wow  Haha Thank  Love   Sad Angry
## 1 0.375 1.136     0 17.15 2.259 0.428
grid.arrange( tableGrob(parcial.sum) )

Los constituyentes Cristina Dorador y Hugo Gutierres son los constituyentes con mayor impacto.